  常用算法：

穷举法 - 又称为暴力破解法，对所有的可能性进行验证，直到找到正确答案。
贪婪法 - 在对问题求解时，总是做出在当前看来
最好的选择，不追求最优解，快速找到满意解。
分治法 - 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到可以直接求解的程度，最后将子问题的解进行合并得到原问题的解。
回溯法 - 回溯法又称为试探法，按选优条件向前搜索，当搜索到某一步发现原先选择并不优或达不到目标时，就退回一步重新选择。
动态规划 - 基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解并保存这些子问题的解，避免产生大量的重复运算。

"""

def select_sort(items, comp=lambda x, y: x < y):
    """简单选择排序"""
    items = items[:]
    for i in range(len(items) - 1):
        min_index = i
        for j in range(i + 1, len(items)):
            if comp(items[j], items[min_index]):
                min_index = j
        items[i], items[min_index] = items[min_index], items[i]
    return items



def bubble_sort(items, comp=lambda x, y: x > y):
    """冒泡排序"""
    items = items[:]
    for i in range(len(items) - 1):
        swapped = False
        for j in range(len(items) - 1 - i):
            if comp(items[j], items[j + 1]):
                items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
                swapped = True
        if not swapped:
            break
    return items


def bubble_sort(items, comp=lambda x, y: x > y):
    """搅拌排序(冒泡排序升级版)"""
    items = items[:]
    for i in range(len(items) - 1):
        swapped = False
        for j in range(len(items) - 1 - i):
            if comp(items[j], items[j + 1]):
                items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
                swapped = True
        if swapped:
            swapped = False
            for j in range(len(items) - 2 - i, i, -1):
                if comp(items[j - 1], items[j]):
                    items[j], items[j - 1] = items[j - 1], items[j]
                    swapped = True
        if not swapped:
            break
    return items



def merge(items1, items2, comp=lambda x, y: x < y):
    """合并(将两个有序的列表合并成一个有序的列表)"""
    items = []
    index1, index2 = 0, 0
    while index1 < len(items1) and index2 < len(items2):
        if comp(items1[index1], items2[index2]):
            items.append(items1[index1])
            index1 += 1
        else:
            items.append(items2[index2])
            index2 += 1
    items += items1[index1:]
    items += items2[index2:]
    return items


def merge_sort(items, comp=lambda x, y: x < y):
    return _merge_sort(list(items), comp)


def _merge_sort(items, comp):
    """归并排序"""
    if len(items) < 2:
        return items
    mid = len(items) // 2
    left = _merge_sort(items[:mid], comp)
    right = _merge_sort(items[mid:], comp)
    return merge(left, right, comp)

def seq_search(items, key):
    """顺序查找"""
    for index, item in enumerate(items):
        if item == key:
            return index
    return -1

def bin_search(items, key):
    """折半查找"""
    start, end = 0, len(items) - 1
    while start <= end:
        mid = (start + end) // 2
        if key > items[mid]:
            start = mid + 1
        elif key < items[mid]:
            end = mid - 1
        else:
            return mid
    return -1






